我所理解的 MySQL 索引

在IT行业这个发展更新速度很快的行业，只有不停止的学习，才不会被行业所淘汰。如果你是数据库学习者，那么本文《我所理解的 MySQL 索引》就很适合你！本篇内容主要包括我所理解的 MySQL 索引，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

介绍

提到数据库索引，大家肯定很熟悉，在日常工作中经常会接触到。这几天看了不少相关文章、书籍和课程。决定自己总结一篇文章，虽然我写的这篇文章肯定不如网上各路大神的好文，但是自己总结一遍总归记得更牢固 🤓。这应该也是一种好的学习习惯，别人写的字再漂亮都是别人的，自己写的字就算再潦草起码自己也能认识吧 😂。

索引是一种提高我们查询效率的数据结构。就好像是字典的目录，一本几百页的字典，如果想快速查询到某个字，总不能靠硬翻吧 😫。

索引结构

结论

MySQL 索引一般是哈希表或 B+ 树，常用的 InnoDB 引擎默认使用的是 B+ 树来作为索引的数据结构。

为什么不用哈希表？

如果使用 B+ 树作为索引数据结构，那么访问或修改一条数据的时间复杂度是 O(log n)，但是使用哈希表作为索引结构干这些活的时候，时间复杂度 O(1)。如果只是查一条数据或者修改一条数据，用哈希表做索引肯定给力呀！但是一般业务系统不会这么简单。

在业务开发中，经常会遇到范围查询、排序查询等需求。这个时候哈希表索引就没办法高效的处理这些需求了。它只能通过扫表来实现这些功能，扫表应该是数据库的噩梦吧 😩。

MySQL 使用 B+ 树数据结构非叶子节点只储存键值，叶子节点会储存数据或者是主键。并且在叶子节点中键是按照顺序存储的，使得范围查询、排序查询等变得异常简单。

虽然哈希表索引在操作单列数据的时候十分高效，但是需要范围查询、排序查询的时候，B+ 树数据结构显然更合适。在我们业务开发中，不可能只操作一行数据。综合考虑，还是 B+ 树更适合作为索引的数据结构。

哈希表索引不支持范围查询，不能利用索引来排序，不支持联合索引最左匹配原则，如果重复键值比较多，还容易造成哈希碰撞导致效率进一步降低 😂。

为什么不用 B 树？

B+ 树的非叶子节点上只储存键值，而 B 树的非叶子节点上不仅储存键值还储存数据。在 MySQL 数据库中数据页的大小是固定的，Innodb 引擎数据页默认大小为 16 KB。B+ 树这种做法是为了让树的阶数更大，让树更矮胖。进行查询的时候，磁盘 IO 次数就会减少，查询效率也会更快。

B+ 树的所有数据均储存在叶子节点中，并且是按键值有序排列。但是 B 树的数据分散在各个节点。进行范围查询，排序查询的时候，B 树的效率肯定不如 B+ 树。

B+ 树查找过程

磁盘块 1 中存储 17 和 35 数据项，还有 P1、P2、P3 指针，P1 表示数据项小于 17 的磁盘块，P2 表示数据项在 17 和 35 之间的数据项，P3 表示数据项大于 35 的数据项。非叶子节点不储存数据，只储存指引搜索方向的数据项。

我们知道每次 IO 读取一个数据页的大小，也就是一个磁盘块。假设我们要查找 29 这个数据项，首先进行第一次 IO 将磁盘块 1 读进内存，发现 17

通过分析查询过程，我们可以知道 IO 次数和 B+ 树的高度成正比。H 为树的高度，M 为每个磁盘块的数据项个数，N 为数据项总数。从下面的公式可以看出如果数据量 N 一定，M 越大相应的 H 就越小。

M 等于磁盘块的大小除以数据项大小，由于磁盘块大小一般是固定的，所以减小数据项大小才能使得 M 更大从而让树更矮胖。这也是为什么 B+ 树把真实数据放在叶子节点而不是非叶子节点的原因，如果真实数据放在非叶子结点，磁盘块存储的数据项会大幅度减少，树就会增高相应查询数据时的 IO 次数就会变多。

B+ 树一般能储存多少数据？

这里我们先假设 B+ 树高为 2，即存在一个根节点和若干个叶子节点，假设一行记录的数据大小为 1 KB，那么单个叶子节点（页）中的记录数等于 16 KB / 1 KB = 16 条数据。

然后要计算出非叶子节点能存放多少指针，我们假设主键 ID 为 bigint 类型，长度为 8 字节，而指针大小在 InnoDB 源码中设置为 6 字节，这样一共 14 字节，我们一个页中能存放多少这样的单元，其实就代表有多少指针，即 16 KB / 14 B = 1170。那么可以算出一棵高度为 2 的 B+ 树，大概就能存放下 1170 * 16 = 18720 条数据。

根据同样的原理我们可以算出一个高度为 3 的 B+ 树就可以存放下 21902400 条数据。所以在 InnoDB 中 B+ 树高度一般为 1 - 3 层，它就能满足千万级的数据存储。在查找数据时一次页的查找代表一次 IO，所以通过主键索引查询通常只需要 1 - 3 次逻辑 IO 操作即可查找到数据。

总结

1. 哈希表索引操作单数据行的时候很快，但是不支持范围查询，不能利用索引来排序，不支持联合索引最左匹配原则。
2. B 树的数据可以存储在非叶子节点中，范围查询时可能会有额外的随机磁盘 IO。而且由于真实数据存放在非叶子节点中，B 树的高度肯定要高于同样情况下的 B+ 树。这样也不利于提升效率。
3. B+ 树把真实数据存储在叶子节点中是为了让树更矮胖，减少 IO 次数，提升效率。

最后

这是我学习 MySQL 索引结构记录下的一些笔记 📝，之后也还会总结一篇索引使用的相关注意事项。我发现阅读完各路大神的文章之后，再自己写一遍印象会深刻许多。虽然是炒旧饭，但也是炒给自己吃 😂。希望大家多多给我鼓励，哈哈哈哈哈。

理论要掌握，实操不能落！以上关于《我所理解的 MySQL 索引》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注golang学习网公众号吧！